使用Hystrix实现微服务的容错处理容错机制如果服务提供者相应非常缓慢，那么消费者对提供者的请求就会被强制等待，知道提供者相应超时。在高负载场景下，如果不作任何处理，此类问题可能会导致服务消费者的资源耗尽甚至整个系统崩溃。雪崩效应微服务架构的应用系统通常包含多个服务层，微服务之间通过网络进行通信，从而支撑起整个应用系统，因此，微服务之间难免

壹工作中的微服务架构,某个服务通常会被多个服务调用或者多层调用完成需求,如果某个服务不可用,导致一个系统功能不可用或者服务直接没用了的情况,这种情况称为雪崩效应有A服务调用B服务,B服务调用C服务,如果B服务调用C服务出了问题,那么B服务会一直重试,等待会将资源耗尽,结果B服务也不可用,导致A服务调用B服务的时候,也出问题,这样的话,ABC服务都

Guava的两种缓存策略缓存在很多场景下都需要使用，如果电商网站的商品类别的查询，订单查询，用户基本信息的查询等等，针对这种读多写少的业务，都可以考虑使用到缓存。在一般的缓存系统中，除了分布式缓存，还会有多级缓存，在提升一定性能的前提下，可以在一定程度上避免缓存击穿或缓存雪崩，也能降低分布式缓存的负载。Guav

        上一篇主要针对Redis的内存淘汰机制以及Redis容易引发的三大问题：缓存击穿、缓存穿透以及缓存雪崩进行了详细的讲解以及提供了业界常用的解决方案。本篇主要讲讲Redis的持久化机制，Redis受开发者欢迎的一大原因就是因为可持久化的特性。我们如何保证Redis宕机之后重启可以将数据进行恢复？所以一般情

Hystrix断路器一、概述分布式系统面临的问题复杂分布式体系结构中的应用程序有数十个依赖关系，每个依赖关系在某些时候不可避免地失败。服务雪崩多个微服务之间调用的时候，假设微服务A调用微服务B和微服务C，微服务B和微服务C又调用其他的微服务，这就是所谓的“扇出效应” 如果扇出的链路上某个微服务的调用响应

一、前言在分布式系统架构中多个系统之间通常是通过远程RPC调用进行通信，也就是A系统调用B系统服务，B系统调用C系统的服务。当尾部应用C发生故障而系统B没有服务降级时候可能会导致B，甚至系统A瘫痪，这种现象被称为雪崩现象。所以在系统设计时候要使用一定的降级策略，来保证当服务提供方服务不可用时候，服务调用方可以切换到降

背景分布式系统环境下，服务间类似依赖非常常见，一个业务调用通常依赖多个基础服务。如下图，对于同步调用，当库存服务不可用时，商品服务请求线程被阻塞，当有大批量请求调用库存服务时，最终可能导致整个商品服务资源耗尽，无法继续对外提供服务。并且这种不可用可能沿请求调用链向上传递，这种现象被称为雪崩效应。!(https://stati